浙江大学滨江研究院韩蒙获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学滨江研究院申请的专利一种基于自注意力机制的图网络的系统日志检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114741369B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210456449.3，技术领域涉及：G06F16/18；该发明授权一种基于自注意力机制的图网络的系统日志检测方法是由韩蒙;吴超飞;洪榛;林昶廷设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自注意力机制的图网络的系统日志检测方法在说明书摘要公布了：一种基于自注意力机制的图网络的系统日志检测方法，首先从系统的主日志文件中收集日志文本数据，以及系统硬件数据，建立标准的多序列数据源；建立时空图神经网络模型，基于标准多序列数据建立序列间图关系，以及序列内时序关系，训练最优参数；基于最优参数模型，将新的标准多序列数据进行模型推理，建立推理结果判别标准；基于推理结果，定位异常事件发生区域及异常发生时间，基于硬件数据进一步分析异常原因。本发明具有很好的稳定性，检测精度高。
本发明授权一种基于自注意力机制的图网络的系统日志检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力机制的图网络的系统日志检测方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1、从系统的主日志文件中收集日志文本数据和系统硬件数据，建立标准的多序列数据源； S2、建立自注意力图网络模型，并基于标准多序列数据源建立序列间图关系和序列内时序关系； S3、分别对日志序列进行序列内特征学习，建立频域时序模型； S4、结合自注意力图网络模型和频域时序模型，建立自注意力时空模型，从空间和时间两个维度学习多序列日志间的关系； S5、根据判别标准调试自注意力时空模型，将多序列训练数据作为输入进行模型训练得到最优参数模型； S6、基于最优参数模型，将处理后的待检测多序列日志作为输出，推理结果，定位异常事件发生区域及异常发生时间，并根据硬件数据分析异常原因。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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